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Miglioramento delle foto a bassa risoluzione

Quando il miglioramento delle foto a bassa risoluzione è incredibile

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Quando il miglioramento delle foto a bassa risoluzione è incredibile
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Quella del miglioramento automatico (ricampionamento) delle foto sembra essere la sfida del momento. L’intelligenza artificiale pare voglia scalfire quella che era un certezza della pratica del ritocco fotografico digitale ormai scolpita nella pietra:

“non è possibile aumentare la risoluzione di una foto senza che la qualità dell’immagine ne risenta drasticamente.”

Il pixel è l’unità minima di colore che è possibile definire. Quando si arriva a livello di pixel in una foto, non è possibile scendere sotto. Questo perché il pixel è un quadratino singolo di un unico colore. L’insieme dei singoli pixel affiancati definisce l’immagine digitale. L’insieme della densità dei pixel (72-150-300-pixel per pollice) definisce la qualità dell’immagine. Più densità di pixel c’è in un’immagine, più la foto è definita e non si vedono i quadratini di colore uniforme dei singoli pixel.

Risoluzione di un'immagine
Risoluzione di un’immagine

Ricampionamento di un’immagine

Se si ha un’immagine a 72-pixel di risoluzione, per migliorarne i dettagli (cioè passare a 150 o 300-pixel), l’immagine deve essere ricampionata (upscaling).

Il ricampionamento può avvenire verso il basso (riduzione di risoluzione) oppure verso l’alto (incremento di risoluzione). Il ricampionamento verso il basso non crea nessun problema perché l’immagine perde informazioni che già possiede. Il ricampionamento verso l’alto invece crea molti problemi perché il software che ricampiona deve ricostruire le informazioni mancanti (pixel inesistenti).

A voler ricampionare verso l’alto una foto per ottenere dei sostanziali miglioramento a risoluzioni più elevate, ebbene, con i mezzi fin qui a disposizione non era possibile raggiungere risultati soddisfacenti. Anzi, non era possibile raggiungere risultati affatto.

Esempio di ricampionamento bicubico
Esempio di ricampionamento bicubico

Il ricampionamento bicubico

Il famoso “ricampionamento bicubico” era il massimo a cui poter aspirare per ottenere un qualche risultato. Di solito comunque, molto scarso. Proprio perché raddoppiare o quadruplicare il numero dei pixel, non implica che il software riesca a ricostruire i pixel mancanti nella maniera giusta.

Ora sembra che tutto sia sulla strada di poter rivedere le teorie fin qui consolidate.

Esempio di ricampionamento EnhanceNet
Esempio di ricampionamento EnhanceNet

Il ricampionamento EnhanceNet

Dall’università di Tubinga, la stessa presso cui studiò Hegel, e precisamente dal Max Planck Institute for Intelligent Systems, è arrivata una notizia che cambierà di certo i parametri a cui eravamo abituati fino a ieri. E non con differenze da poco.

L’EnhanceNet-PAT (documentazione) un algoritmo che, a detta degli scienziati di Tubinga, riesce a “ricostruire” i pixel mancanti in una immagine in una maniera che non ha precedenti rispetto a quanto era avvenuto prima. La ricostruzione dei pixel, ovvero il loro il upscaling, avviene in maniera automatica.

Confronto di ricampionamento bicubico-EnhanceNet
Confronto di ricampionamento bicubico-EnhanceNet

Dalle foto mostrate, i risultati sono sorprendenti. Gli esempi mostrano dei file che sono stati prima ridotti in bassa risoluzione e poi ingranditi alla dimensione precedente, utilizzando l’algoritmo creato.

I file “ricostruiti” sono davvero impressionanti. La ricampionatura dei pixel ovviamente non fa coincidere le versioni prima e dopo in maniera perfetta, non sarebbe possibile. Non sto parlando di magia, ma di matematica!

Confronto di ricampionamento
Confronto di ricampionamento -ingrandimento

Upscaling da far paura

Quando si parla di upscaling ovviamente si parla di una “ricostruzione” di un qualcosa che si avvicini il più possibile alla realtà, ma che, ovviamente, non può essere la realtà. Per definizione. Perché il ricampionamento è un’operazione che si basa su criteri matematici e che non conosce i dettagli della realtà rappresentata nell’immagine.

Quello che l’upscaling tenta di creare, è sempre la migliore soluzione possibile o quantomeno quella più probabile. Vale a dire: l’upscaling deve fornire una versione credibile dell’immagine a bassa risoluzione quando viene riportata a alta risoluzione. E togliere inoltre dall’immagine ogni riferimento indefinito rappresentato dal singolo pixel e ogni sfocatura non richiesta (come fa il ricampionamento bicubico ad esempio).

Upscaling immagine
Upscaling immagine

Tra i tanti metodi di ricampionamento noti e utilizzati, questo sembra essere quello più avanzato e capace di fornire risultati davvero stupefacenti.

In che modo questa tecnologia potrà essere utilizzata?

Be’, essendo una procedura basata su modelli matematici, è probabile che una simile “invenzione” verrà implementata in software di ritocco fotografico.

A breve termine, previsione facile, è probabile che software, tipo quelli prodotti da Adobe o Corel, possano integrare un simile metodo di ricampionamento nelle loro opzioni. Il balzo dal bicubico a EnhanceNet sarebbe capace di lasciare un segno indelebile e impressionare notevolmente chiunque.

Certo è che chi lo implementerà per primo riuscirà a porsi, senza ombra di dubbio, di più di un passo avanti rispetto agli altri.

Ah, tutti gli esempi di ricampionamento presenti in questo articolo sono stati realizzati da me, utilizzando i mezzi messi già a disposizione dagli studiosi di Tubinga per illustrare la loro “invenzione”.

via Intelligent Systems – Tubinga Campus


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